車載カメラとＬｉＤＡＲによる画像認識・画像処理技術およびセンサフュージョンへの応用

講師の言葉

　自動運転のための環境認識センシング技術は、車載カメラによる画像処理とＬｉＤＡＲ（車載レーザレーダ）による物体認識が本命と思われます。環境認識としての車載カメラは、対象物体の反射特性に依存しないパッシブセンサとして、各種検出対象に適用可能です。これにパターン認識能力を加えると更に用途が広がり、走行環境で検出する必要のある、他車両、車線、信号、標識、そして歩行者用の検出センサとして用いることが可能です。しかし、対象物体を検出するためには、カメラで得られた画像を適切に処理することが重要であり、そのためには画像処理の基本からパターン認識理論までを一貫して理解する必要があります。また、自車から物体までの距離を検出し、その距離値で物体を認識するＬｉＤＡＲ（車載レーザレーダ）は、カメラとは違った特性のアクティブセンサとして、自動運転に欠かせないものになる可能性があります。
　本講では、膨大な画像処理技術の中から、車載カメラに必要とされる画像処理アルゴリズムの基本からパターン認識手法までと、レーザレーダによる物体認識手法を述べ、更に両者を融合するセンサフュージョンについて解説します。

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